前馈神经网络中的变量输入

Question

在前馈神经网络中具有变长度输入的最常见策略是什么？

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更具体地讲，考虑以下假设的情景：

1. 我有一辆带有四个传感器，两个在左边（接近和颜色），两个在右边（也接近度和颜色）。
2. 有两个执行器（假设左和右）。
3. 我已经成功地训练了一个神经网络来关联输出集合（2个神经元的方向）上的两组输入（4个神经元接近度/颜色）。

现在的问题是，如何调整它为：

1. 的固定上限相同类型的传感器/致动器（比如50）的;或甚至
2. 任意数量的传感器/执行器？

P.S：我的直觉，感觉是，我需要做神经网络撰写的一种形式，但我没有从哪里开始丝毫的想法。

Answer 1

简单的解决方案是始终构建一些固定的最大数量的特征矢量，并将非活动特征保留为默认值。明智的默认值通常是零，尤其是。如果将输入缩放到范围[-1,1]。